复合材料4.0自动化平台

没有商业案例教学机器人
德国航空航天中心(DLR)为该工作单元开发了一个灵活的自动化平台,用于构建碳纤维增强塑料(CFRP)气动结构系列,这些气动结构系列使用相同的工艺——干燥非起毛织物、拾取和放置叠层以及树脂灌注——来制造诸如后压力舱壁和机身面板等产品。协作机器人不需要进行教学,而是定义自己的无碰撞基于CAD和工艺定义输入以及AI算法,拾取切割层并将其放置到工具中的路径。此类AI驱动的自动化是未来smart Composites 4.0工厂的基础之一。
来源|(最佳)DLR结构与设计研究所,(底部)©库卡公司

复合材料4.0是工业4.0领域中的一个小星系,是商品和服务设计、生产、交付、运营、维护和退役的数字化转型。对于复合材料制造业而言,目标是使用自动化、传感器和数据、5G通信、软件和其他不断发展的数字化技术tal技术使产品和流程更加高效、智能和适应性。

复合材料制造商正在沿着一个光谱进行这一数字化转型。初始步骤包括在线检查和优化流程,以减少浪费和成本,同时提高零件质量和产量。更先进的解决方案致力于智能化、自主化的生产,这不仅是敏捷的,而且是响应甚至是预计不断变化的市场和客户需求。

“复合材料4.0不是目的,而是一种工具,”该公司董事总经理迈克尔·埃蒙茨博士解释道亚琛工业大学AZL亚琛综合轻量级生产中心(德国亚琛),其iComposite 4.0项目展示了一种自适应工艺链,有可能将汽车底板成本降低50-64%。

“刚刚制作数字和数字转换之间存在差异,实际上改变了您业务背后的流程并开启了新的机会和商业模式,”复合零件生产商常务总监Christian Koppenberg争夺Dynexa.(Laudenbach的,德国)。

“复合材料4.0不仅仅是使用机器人,”该项目负责人迈克尔·库普克博士断言德国航空航天中心 (德国航空航天局)轻量化生产技术中心(ZLP,Augsburg),该中心开发了一个配备人工智能的工作单元,协作机器人可以从生产复合材料后压力舱壁切换到机身面板,而无需重新编程或再培训。“正是这项技术确保了你不必教机器人,因为这方面没有商业案例。Composites 4.0不仅仅是提高效率和降低成本。它是公司思考和处理生产方式的变化,将决定哪些公司能够生存,哪些公司不能生存。”

自适应预成型,RTM

Emonts解释说:“iComposite 4.0项目的想法是,通过将干燥的长玻璃纤维(25-30毫米)喷涂并随后通过自动纤维铺设(AFP)用单向(UD)碳纤维网格加固,以经济高效的粗纱和丝束制成预制件。”。“所选的演示器是一个车下的后地板,以前用的是更昂贵的纺织品,也产生了60%以上的废物。”

复合材料4.0转换要求集成纤维喷涂、纤维沉积和后续树脂传递模塑(RTM)工艺,以便它们相互反应,并根据步骤之间测量的零件质量进行调整(图1)。Emonts说:“我们使用Apodius GmbH(德国亚琛)的机器视觉系统,带有光学激光传感器和摄像头模块来描述喷涂预制件的表面拓扑结构。”。Apodius对软件进行了调整,以分析各个方向的纤维百分比。iComposite 4.0生产线将其与数字设计进行了比较,并确定其是否满足机械要求。如果满足,则采用标准UD网格进行加固。如果不满足,则决定在何处放置额外的UD纤维层

AZL iComposite 4.0项目图自动补偿预成型RTM

图1所示。iComposite 4.0自适应过程
AZL Aachen牵头的这个项目将3D纤维喷涂、自动化UD胶带铺设和RTM结合到一个自适应的流程链中。自动化允许流程基于
在步骤之间用光学激光器对预成型质量进行评估。来源| AZL亚琛

然而,这些附加的UD层可能会导致部件的厚度和几何形状,以超过公差。“因此,”他解释,“我们结合一个自适应RTM方法,该方法中,如果需要,可通过在冲压机的某些部位增加的压力调节部的厚度的预成型线”。这也被自动化,目的是从生产线操作员干预取代,但它确实使用测量数据和标准的有限元分析软件需要的部分性能仿真。

Emonts说:“目前,零件力学性能的模拟是离线进行的。“我们生成了一个工艺和零件变化的数据库,创建了对每个变化做出反应的算法,并通过FEA进行验证。因此,基于直线测量的变化,算法指示它执行适当的缓解。为了使线条就地自适应,下一步将是添加机器学习。”与此同时,AZL正在推进众多复合材料4.0项目,包括混合热塑性复合材料的自我优化生产,以及基于磁带的定制毛坯的集成加强注塑件。

零缺陷碳纤维布翼蒙皮

zaero项目(见“复合材料零件的零缺陷制造”) is another key Composites 4.0 project, that started in 2016. It aimed to increase productivity for large carbon fiber-reinforced plastic (CFRP) structures such as wingskins. Defects would be reduced by using automated inline inspection with either prepreg AFP orDanobat的(Elgoibar, Spain)自动干燥物料放置(ADMP,见“证明了干织物的可行性,用于大型航空结构的灌注”)。树脂灌注或预浸料固化期间的过程监控可预测固化状态并缩短循环时间。收集的过程和缺陷数据与FEA一起用于预测零件性能。然后将其输入决策支持工具,以解决已识别的缺陷。开发了CFRP翼蒙皮的零件流模拟,当该工具有助于优化返工策略(图2)。如今,许多此类零件在制造过程中进行返工,但仅在NDI后进行。 ZAero项目的目标实际上是更早的返工和改进过程控制,也是其目标生产率提高15%、生产成本降低15-20%和废物减少50%的促成因素。

ZAero项目演示激光传感器AFP缺陷和自适应工艺流程图

图2.零缺陷机翼蒙皮
该项目ZAero证明了CFRP加劲板内嵌缺陷控制。从顶部示出左,逆时针:集成的激光传感器,用于AFP,缺陷分类,流程图显示用的部分性能FEA建模和决策支持工具组合以及部分流动模拟为CFRP机翼蒙皮(右上),以进行再加工的优化策略。
来源|Profactor

在2019年9月的最终审查中,项目负责人开发了预浸料AFP传感器Profactor(斯太尔,奥地利)不仅取得自动在线检查,但也可以用于原位正确的部件。“该传感器可以检测标准缺陷,如间隙,重叠,FOD,模糊球和扭曲的拖带,以及每条牵引的早期和晚期切割,”教务用品的机器愿景头部博士说。可以在省略额外的牵引位置自动校正缺失的拖曳。然而,必须停止机器以删除模糊球或扭转的拖曳。“使用的数据库Dassaultsystèmes'(法国巴黎)CATIA的3D经验让我们能够根据缺陷的大小、形状和类型来计算对零件性能的影响。处理一层的所有缺陷只需要几秒钟。然后机器操作员决定哪些缺陷可以留下,哪些必须返工。”

对于输液过程的监测和控制,空客(法国图卢兹)与子公司InFactory Solutions(德国Taufkirchen)合作开发了三个传感器,用于测量温度、固化状态和树脂流动前沿(见“用于监测树脂注入流前沿的传感器Eitzinger表示:“我们将这些数据与CATIA 3D经验进行了集成,结果表明,这些数据可以可靠地获取,并添加到每个部件的数字螺纹中。”(参见在线侧栏"复合材料4.0:数字线与数字孪生”。)

三部分演示的最后一部分是带有三个纵梁的上翼盖部分(参见在线侧栏)。Zaero项目更新“)。为此,Profactor的决策支持工具被证明在合作伙伴Fidamc(马德里,西班牙),连接到零件流模拟 - 基于西门子PLM(得克萨斯州普莱诺,美国)的Tecnomatix设备仿真软件 - Profactor在奥地利的服务器上运行。除了建立一个缺陷数据库,ZAero进行机器学习实验。手动设计,生成的计算机模型与深层神经网络相结合检测并分类缺陷,实现真实ADMP不同区域(间隙,重叠,丝束,模糊球)的95%的正确分类的速率监测数据,即使当artificially created defect data was used for the deep network training (analogous to how ultrasonic testing systems are calibrated on a range of deliberate defects).

“我们肯定会进行下一阶段的工作,”艾辛格说。同时,Profactor正在将模块化传感器商业化,用于自动铺层过程中的光纤定向和缺陷。InFactory Solutions还提供AFP和树脂灌注传感器,以及光纤放置合作伙伴Danobat和莫托雷斯(Torres de Elorz,纳瓦拉,西班牙)现在正在销售他们的设备,整合内联检查。

Dynexa的数字化转型之旅

Dynexa是一种专业从事CFRP管和轴的复合零件制造商。“我们一直试图数字化一切,”康普培尔格董事总经理说。“我们已经摆脱了手动和模拟过程,将所有内容集成到我们的ERP [企业资源规划]系统中。但是我们如何在制造中做到这一点?我们了解我们投入工人协议或程序的一切是代码,这是数字转型的基础。但它存储在哪里?在本地服务器上,在云中或机器内?我们会问五个人并获得七个答案,就我们应该做的事情。“(见在线侧边栏,“复合材料4.0:从哪里开始?“)

幸运的是,德国政府已经为大学设立了一项大学计划,为中小企业(中小企业)提供免费行业4.0咨询。Dynexa开始与Darmstadt“Mittelstand(中小企业)4.0”能力中心合作。“他们说不要担心数字建筑,但看起来更多,你需要衡量和如何做到这一点,”Koppenberg召回。“我们选择了一个过程,涉及重要的手动测量,我们知道我们有质量,时间和成本问题。”

Dynexa纤维缠绕
纤维缠绕树脂拾取

图3.数字变换第一步骤
与Darmstadt中小企业4.0竞争力中心合作,Dynexa开发了一种数码相机系统,以监测管/轴厚度,并自动调节树脂拾取器(底部)长丝卷绕期间(最佳),消除手动测量和提高效率和成本。来源|Dynexa.

Dynexa采用湿纤维缠绕工艺。(参见“汽车试验场用复合材料输出轴)“关键步骤是拾取树脂,干燥的纤维被放到压实辊上,压实辊从树脂槽中卷出来。紧靠压实辊的是一个医生刀片,它决定树脂的数量与干燥的长丝缠绕前。“如果我们用太多的树脂,我们可能会超过规定的管直径,”Koppenberg说,“但是用太少的树脂,我们有可能会低于允许的最小直径。”

他指出:“在没有测量的情况下,你只能知道固化后的最终直径,那时所有的价值都已经投入了。”因此,操作员必须停止机器,测量零件,记录下来,然后重新启动。根据多年的经验,我们知道在卷绕的每个阶段层压板的厚度应该是多少。因此,操作员会比较测量值,并在必要时调整医生刀片以纠正树脂拾取,但这是非常手动的,依赖于操作员的技能和经验。”

为了实现数字化,Dynexa与无数激光和相机制造商进行了交谈。“他们会说,‘我们有了解决方案’,但没有人能让它起作用,”科彭伯格指出。然而,达姆施塔特大学团队利用摄像机来确定由于某些物理因素所需要的校正,例如来自湿表面的光反射。“现在,我们将卷绕机连接到测量装置上,该装置以非常标准化的方式运行,”他补充道。

该团队开发了一种校正表和决策算法的数据库,使灯丝绕组机能够知道目标需要的是缠绕的每个阶段。“如果测量装置输入显示树脂拾取不是应该的,”Koppenberg解释说:“Koppenberg解释说”,灯丝绕线机通过调整刮刀来响应刮刀,使其回到规格,而不会停止绕组测量。“

现在每台卷绕机都有数字测量系统,一个以太网卡。“最昂贵的部分是安装和运行连接服务器的电缆,”科彭伯格打趣道,“但现在我们可以与每台机器通话,收集所有数据。”还有另一个好处。“以前,操作员在机器上编程,但一旦我们把它们连接到服务器上,我们就可以在任何台式机或笔记本电脑上编程。这进一步减少了停机时间,并消除了另一个生产瓶颈。”

第一个数字步骤使Dynexa可以提高其过程控制,质量和效率,使其变得更具成本效益。它也刺激了进一步的转变。

复合材料范式的变化

“我们正在为客户提供新的生态系统,”Dynexa的销售和营销负责人Matthias Bruckhoff说。他举例说:“在亚马逊,你可以看到你买了什么以及何时,以及建议的新产品。我们曾经考虑过客户要求,然后使用我们的计算和工程工具在几天内响应。现在,这将在线。我们的客户将查看产品并计算出几分钟内需要的,成本和交付。这不是新的,而是它对我们的行业。正如我们释放了我们的机器运营商能够集中更多的机器和更高级别的任务,现在我们将腾出我们的工程团队专注于更专业和复杂的产品。”

复合层压板和部分空中门户网站
为SABIC机载开发的定制自动热塑性复合材料生产线

图4.按需制造门户
Airborne于2019年推出其在线门户网站(最佳)其中客户输入的设计和接收的成本和用于通过机载的自动制造单元制造层压材料/部件,包括估计递送,在未来的扩展,隼高容量热塑性复合材料线SABIC开发(底部).源|空气

空降(荷兰海牙)于2019年9月推出了用于复合材料自动化制造的随需应变制造门户(见“机载发射了复合印刷门户”)。使用此工具,客户输入的设计到基于Web的平台。该系统随后创建在运行中的机器代码,并确定生产时间和成本。然后产品可以被定制,并且一旦命令,在自动制造单元制造。该门户网站使用机载的自动贴合细胞(ALC)来处理热固性预浸料推出。应当扩展到其它过程,例如,对大批量的热塑性复合材料(TPC)生产线研制萨比奇(利雅得,沙特阿拉伯)专业业务部门。

Airborne首席技术官马库斯•克莱默斯(Marcus Kremers)表示:“这个门户网站是我们如何看待复合材料制造的数字化未来的关键组成部分。”“五年前,我们从零部件制造的商业模式转变为帮助客户实现自动化和数字化。我们正在开发一系列解决方案,使客户能够轻松地使用复合材料进行构建。”该投资组合包括ALC,自动化蜂窝灌封,自动化厚度套件和使用TPC磁带的高容量生产线,被SABIC称为数字复合材料生产线(DCML)和Falcon由Airborne。后者是Airborne定制解决方案的一个例子。“我们正在将我们的复合材料和零部件制造知识嵌入到这些自动化系统中,这样客户就不必是专家了,”Kremers说。

Airborne有三种业务模式:购买自动化设备、租用或将其留给Airborne,由其通过制造即服务(MaaS)进行运营。机载自动化电池具有传感器和在线检测系统,根据客户定义的缺陷和公差数据库生成警报。“猎鹰系列的视觉质量缺陷公差非常低,”Kremers指出,“但我们的航空航天自动化更多地是由结构公差驱动的。我们也在不断推进我们的技术自我学习和自我适应。例如,我们的下一个ALC磁带铺设软件版本将有能力识别缺陷并在运行中修改生产程序。”

从长远来看,我们的愿景是扩大按需门户网站,以收集分布在多个公司和地区的复合材料零件生产能力。Kremers引用了Protolabs(美国明尼苏达州Maple Plains),该公司在一天内按需提供注塑、钣金、CNC加工或3D打印原型。同样,普利亚布尔氏(牛津,U.K.)在线应用程序提供模具来制造复合材料,提供从聚氨酯板到钢的材料,包括复合材料和3D印刷工具。“这是组织价值链的不同方式,”克雷默斯说。“我们正在制作计算机和软件,这将使复合部件成为可能。”

AZL AACHEN还采用超快速固结机追求这一目标,该机器开发出生产多层TPC层压板,不到五秒钟。它在2019年商业化,它使用索引(德国亚琛)机器人,激光辅助的AFP涂敷器和25毫米宽的UD胶带,以及片流原理-高速印刷行业的最先进的-生产各种厚度的TPC层合板,简单的钉或完全巩固,与当地加强。埃蒙特说:“我们的愿景是提供可扩展的机器,使在线平台成为可能。”线路可以有多个站,每个站有多个AFP应用程序。客户将输入要求,并得到选项的胶合板,成本和交付。一旦确定,申请人之间就会相互沟通以组织生产,而不是与操作者沟通。这是完全智能化的定制复合材料生产。”

自动化自动化

ZLP的主要重点是CFRP结构的自动化生产。“仅一个零件或程序的自动化很难证明是合理的,”ZLP柔性自动化团队负责人Florian Krebs指出。“但是,如果您从特定于任务的机器转移到一个几乎无需额外设置即可重新配置的自动化平台,现在您就有了一个业务解决方案。平台越灵活,投资回报越快。”

在开口的图像中示出的工作单元被设计为ZLP项目PROTEC NSR建立一个家族性部分的遵循相同的工艺路线的一部分:拾取和放置的干燥非卷曲织物和树脂浸渍敷层(参见在线边栏“没有商业案例教学机器人”). Krebs说:“这一过程是为空客A350后压力舱壁设计的,但你也可以在这条线上制作机身面板或机翼盖,因为步骤类似。”。

“要实现灵活的自动化平台,需要一定的技术砖,包括算法,机器人,以及传感器以及如何理解它们产生的数据,” Kupke说。“例如,PROTEC NSR生产线被设计朝向最大模块化 - 彼此互连的所有模块,以证明在大小和复杂度的自配置, - 校正和-optimizing系统,可扩展的”。

ZLP机器人工作单元CFRP气动结构数字自动化示意图

图5.数字结构灵活,智能自动化
对于PROTEC NSR项目,ZLP开发了一种灵活的自动化平台,可以生产CFRP后压舱壁(右上角)或机身面板(右下角),并通过简单地更改CAD文件在这些文件之间快速切换。工具链(深蓝色框)中工程师定义的指令控制如何解释CAD数据以自动生成新的过程步骤。
资料来源| DLR结构与设计研究所

他解释了如图5所示的模块,其中包括CAD模型、过程定义、允许的过程模型 过程的模拟和执行、制造执行模块、获取数据的传感器、注释数据的软件和用于存储的数据库。

Kupke说:“在这个图的左侧,你制定了一个计划,然后执行模块执行这个计划。”。“在过程步骤中,我们从所有涉及的机器和过程中获取数据,例如,切割机、机器人、建筑物(温度、压力、湿度)我们在过程中实时分析数据,并用元数据自动注释收集的数据,将其输入数据库,这构成了过程中数字孪生的基础。数字孪生最重要的一点是拥有一个中央存储库,一个真相来源。每个零件的CAD模型和工艺定义都是其唯一真实来源的一部分。”

安装好这些模块后,只需按下一个按钮,管线就可以自动运行。从CAD模型、生产计划和摄像机,机器人推断出下一个被切割的部分,并在桌面上寻找它(例如,从100个其他被切割的部分)。“他们决定如何配置夹具,将其放在工装中,并知道在哪里放置它。”根据生产计划,机器人确定所有工艺步骤的开始/结束路径,并知道每个步骤何时完成。库普克指出:“通常情况下,这些路径是由人类教授的。”“但在我们的系统中,每条路径都是自动定义的,无碰撞且实时。如果您更改了CAD模型或过程定义,那么机器人将会适应,而无需任何额外的教学工作。但是如果你完全改变部分呢?使用这种类型的自动化,您可以非常迅速地进行更改。这是实现灵活生产的途径。 Our role at ZLP is to pave this route by developing technology bricks and linking them together.”

机会和本体

该COVID-19大流行已经凸显柔性化生产的价值。这也创造了一个越来越难以预测的经营环境。“在过去的两到三年,一切都已经变得更不稳定,指出:” Dynexa的Bruckhoff。“我们的客户想要的答案非常快,为了给他们的客户响应。通过提供我们新的在线生态系统,我们使整个供应链的竞争力。”

这得到了航空业得到公认的。“我们需要数字基础,用于生产线和整个网站,可以实现水平和垂直整合,”VDI技术部门航天技术董事长Marc Fette表示,德国复合技术中心工程师协会(CTC,Stade,德国),空中客车的R&T子公司。CTC Composites 4.0中的CTC项目包括材料和资产跟踪,协作机器人,高级过程链等。但菲特强调需要本体 - 用于数字通信和数据交换的术语和公共协议。(见在线侧栏“复合4.0架构和本体”。)

他解释道:“你需要为一个特定工厂的所有机器和生产系统建立一个整体的网络,但这也必须延伸到整个价值创造链,包括工程、采购、物流、材料和工艺认证等学科。”另一方面,所有的涉众,如供应商,都必须被考虑并参与到这个变更过程中。我们看到了很多试点项目,但当你仔细观察细节时,仍然缺乏针对每个公司或生产链的整体策略。”

他接着说:“我们有一个非常大的全球供应商网络,他们也有同样的要求,以数字化连接供应链的方式运作。我们的大多数供应商都是为飞机制造商空客和波音工作的中小企业。如果没有关于共同标准的讨论,那么您就将这些挑战传递给供应商。他们很可能负担不起对所有机器遵守两套不同的标准,包括文档、评估数据、网络安全等。”

Fette承认这些是大想法,并表示飞机OEM正在制造解决这些挑战的计划。“但是有很多这样的障碍,而且它非常复杂,不仅仅是技术,而且是社会,经济,符合人体工程学和法律问题 - 这是一个精神上的改变过程。我们只是在一开始。但要取得成功,我们必须明白这些新系统依赖于人民,这些人必须在船上,而不仅仅是在OEM,而是在整个全球网络上。“

“市场越来越突破所有行业,每个人都面临着范式转变,”ZLP的克雷斯斯说明了。“许多人没有看到这是一个机会,”ZLP也会增加kupke。但是那些看到机会设想民主化的对复合材料的民主访问,以及更广泛的市场,包括我们只开始设想的应用程序。

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